共计使用建筑数：79.7万 (797642)
模型训练信息大致如下：
模型：196×12×10三层MLP
激活函数：ReLU
数据预处理：
1、mnist28x28通过最大池化缩放为14x14，再使用形态学滤波腐蚀做笔迹骨架提取，转为二值化图像；
2、训练大参数教师模型，通过教师模型筛选处理后的二值化图像，去除无效图像，获得高质量的点阵数字数据集：
3、另追加500个常见印刷点阵数字图像，使用位移扩大数据集，用以提高点阵数字输入判断的准确度。
参数量化：动态量化+训练后量化
量化精度：4bit（二层偏置值为8bit——采用特殊量化方式以提
高准确率）
预测准确率：手写体87%，印刷点阵体86.1%
电路基于自研戴森球自动化工具生成，基于蓝图新无带流工艺实现隔空连接，以简化连线布局及建筑数，与游戏内手工搭建效果一致
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